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10_Wiki/Topics/AI/Cross-Entropy Loss.md

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 id: LOSS-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [math, deep-learning, loss-function, information-theory, cross-entropy]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Cross-Entropy Loss (교차 엔트로피 손실)]]
+# Cross-Entropy Loss (교차 엔트로피 손실)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "모델의 예측 분포와 실제 정답 분포 사이의 거리(놀람의 정도)를 측정하여 좁혀라" — 정보 이론의 엔트로피 개념을 빌려와, 모델이 출력한 확률 분포가 정답 분포와 얼마나 다른지를 수치화한 손실 함수로 분류 문제의 표준.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 문서 분류 및 의도 인식 모델 학습 시 교차 엔트로피 손실 함수를 기본으로 사용하며, 클래스 불균형 해결을 위해 Focal Loss 등 변형 기법을 함께 검토함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Objective-Functions]], [[Gradient-Descent]], [[Machine-Learning]], [[Deep-Learning]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Cross-Entropy Loss.md]]
+- [[Objective-Functions]], [[Gradient-Descent]], Machine-Learning, [[Deep-Learning]]
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Cross-Entropy Loss.md